Name: 핸즈온 LLM
Price: 34200 KRW
Availability: InStock
Rating: 9.7 (21 reviews)
Author: 제이 알아마르
ISBN: 9791169213516

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핸즈온 LLM

프롬프트 엔지니어링부터 임베딩, 시맨틱 검색, 미세 튜닝까지, 손에 잡히는 LLM 개념

제이 알아마르, 마르턴 흐루턴도르스트 저/박해선 역 | 한빛미디어 | 2025년 06월 10일 | 원서 : Hands-On Large Language Models 리뷰 총점9.7 정보 더 보기/감추기

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품목정보

품목정보
발행일	2025년 06월 10일
쪽수, 무게, 크기	460쪽 \| 836g \| 18423518mm
ISBN13	9791169213516
ISBN10	1169213510

책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

1부 언어 모델 이해하기 1장 대규모 언어 모델 소개 _1.1 언어 AI란? _1.2 언어 AI의 최근 역사 _1.3 ‘대규모 언어 모델’의 정의 _1.4 대규모 언어 모델의 훈련 패러다임 _1.5 대규모 언어 모델 애플리케이션: 왜 유용한가요? _1.6 책임 있는 LLM 개발과 사용 _1.7 자원이 부족해도 괜찮습니다. _1.8 대규모 언어 모델 인터페이스 _1.9 첫 번째 텍스트 생성하기 _1.10 요약 2장 토큰과 임베딩 _2.1 LLM 토큰화 _2.2 토큰 임베딩 _2.3 텍스트 임베딩(문장과 전체 문서) _2.4 LLM을 넘어 활용되는 단어 임베딩 _2.5 추천 시스템을 위한 임베딩 _2.6 요약 3장 대규모 언어 모델 자세히 살펴보기 _3.1 트랜스포머 모델 개요 _3.2 트랜스포머 아키텍처의 최근 발전 사항 _3.3 요약 2부 사전 훈련된 언어 모델 사용하기 4장 텍스트 분류 _4.1 영화 리뷰 데이터셋 _4.2 표현 모델로 텍스트 분류하기 _4.3 모델 선택 _4.4 작업에 특화된 모델 사용하기 _4.5 임베딩을 활용하여 분류 작업 수행하기 _4.6 생성 모델로 텍스트 분류하기 _4.7 요약 5장 텍스트 클러스터링과 토픽 모델링 _5.1 아카이브 논문: 계산 및 언어 _5.2 텍스트 클러스터링을 위한 파이프라인 _5.3 텍스트 클러스터링에서 토픽 모델링으로 _5.4 요약 6장 프롬프트 엔지니어링 _6.1 텍스트 생성 모델 사용하기 _6.2 프롬프트 엔지니어링 소개 _6.3 고급 프롬프트 엔지니어링 _6.4 생성 모델을 사용한 추론 _6.5 출력 검증 _6.6 요약 7장 고급 텍스트 생성 기술과 도구 _7.1 모델 I/O: 랭체인으로 양자화된 모델 로드하기 _7.2 체인: LLM의 능력 확장하기 _7.3 메모리: 대화를 기억하도록 LLM 돕기 _7.4 에이전트: LLM 시스템 구축하기 _7.5 요약 8장 시맨틱 검색과 RAG _8.1 시맨틱 검색과 RAG 소개 _8.2 언어 모델을 사용한 시맨틱 검색 _8.3 RAG _8.4 요약 9장 멀티모달 대규모 언어 모델 _9.1 비전 트랜스포머 _9.2 멀티모달 임베딩 모델 _9.3 텍스트 생성 모델을 멀티모달로 만들기 _9.4 요약 3부 언어 모델 훈련 및 미세 튜닝 10장 텍스트 임베딩 모델 만들기 _10.1 임베딩 모델 _10.2 대조 학습이란? _10.3 SBERT _10.4 임베딩 모델 만들기 _10.5 임베딩 모델 미세 튜닝 _10.6 비지도 학습 _10.7 요약 11장 분류용 표현 모델 미세 튜닝하기 _11.1 지도 분류 _11.2 퓨샷 분류 _11.3 마스크드 언어 모델링으로 미세 튜닝 계속하기 _11.4 개체명 인식 _11.5 요약 12장 생성 모델 미세 튜닝하기 _12.1 LLM 훈련의 세 단계: 사전 훈련, 지도 학습 미세 튜닝, 선호도 튜닝 _12.2 지도 학습 미세 튜닝 _12.3 QLoRA를 사용한 지시 기반 튜닝 _12.4 생성 모델 평가 _12.5 선호도 튜닝/정렬/RLHF _12.6 보상 모델을 사용한 선호도 평가 자동화 _12.7 DPO를 사용한 선호도 튜닝 _12.8 요약 마치며

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저자 소개 (3명)

저 : 제이 알아마르 (Jay Alammar)

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코히어(Cohere)(대규모 언어 모델을 API로 제공하는 선두 업체)의 이사이자 엔지니어링 펠로(fellow)이다. 언어 모델을 실용적으로 사용하는 방법을 기업과 개발자 커뮤니티에 조언하고 교육하는 일을 한다. 유명한 그의 AI/ML 블로그(https://jalammar.github.io)를 통해 수백만 명의 연구자와 엔지니어들이 머신러닝 도구는 물론이고 (넘파이와 판다스 같은 패키지 문서에 수록된) 기본 지식... 코히어(Cohere)(대규모 언어 모델을 API로 제공하는 선두 업체)의 이사이자 엔지니어링 펠로(fellow)이다. 언어 모델을 실용적으로 사용하는 방법을 기업과 개발자 커뮤니티에 조언하고 교육하는 일을 한다. 유명한 그의 AI/ML 블로그(https://jalammar.github.io)를 통해 수백만 명의 연구자와 엔지니어들이 머신러닝 도구는 물론이고 (넘파이와 판다스 같은 패키지 문서에 수록된) 기본 지식부터 (트랜스포머, BERT, GPT-3, 스테이블 디퓨전 같은) 최신 개념까지 폭넓게 이해하는 데 도움을 주고 있다. Deeplearning.ai와 Udacity에서 인기 있는 머신러닝 코스와 자연어 처리 코스를 제작한 이력도 있다.

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저 : 마르턴 흐루턴도르스트 (Maarten Grootendorst)

관심작가 알림신청 작가 파일

IKNL(Netherlands Comprehensive Cancer Organization)의 선임 임상 데이터 과학자이다. 조직 심리학, 임상 심리학, 데이터 과학 분야의 석사 학위를 받았으며 복잡한 머신러닝 개념을 대중에게 전달하고 있다. 잘 알려진 그의 블로그(https://newsletter.maartengrootendorst.com)를 통해 수백만 독자에게 인공지능의 기초 개념을 주로 심리학 관점에서 설... IKNL(Netherlands Comprehensive Cancer Organization)의 선임 임상 데이터 과학자이다. 조직 심리학, 임상 심리학, 데이터 과학 분야의 석사 학위를 받았으며 복잡한 머신러닝 개념을 대중에게 전달하고 있다. 잘 알려진 그의 블로그(https://newsletter.maartengrootendorst.com)를 통해 수백만 독자에게 인공지능의 기초 개념을 주로 심리학 관점에서 설명했다. BERTopic, PolyFuzz, KeyBERT 같은 대규모 언어 모델을 활용한 여러 오픈 소스 패키지의 창시자이자 메인테이터이다. 그의 패키지는 수백만 번 다운로드되었고 전 세계 데이터 전문가와 조직에서 사용되고 있다.

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역 : 박해선

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기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Google AI/Cloud GDE, Microsoft AI MVP이다. 텐서플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있으며, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 《혼자 만들면서 공부하는 딥러닝》(한빛미디어, 2025), 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 개정판》(한... 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Google AI/Cloud GDE, Microsoft AI MVP이다. 텐서플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있으며, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.
《혼자 만들면서 공부하는 딥러닝》(한빛미디어, 2025), 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 개정판》(한빛미디어, 2025), 《혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬》(한빛미디어, 2023), 《챗GPT로 대화하는 기술》(한빛미디어, 2023), 《Do it! 딥러닝 입문》(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.
《밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM》(길벗, 2025), 《핸즈온 LLM》(한빛미디어, 2025), 《머신 러닝 Q & AI》(길벗, 2025), 《개발자를 위한 수학》(한빛미디어, 2024), 《실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬》(한빛미디어, 2024), 《머신러닝 교과서: 파이토치 편》(길벗, 2023), 《스티븐 울프럼의 챗GPT 강의》(한빛미디어, 2023), 《핸즈온 머신러닝 3판》(한빛미디어, 2023), 《만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판》(한빛미디어, 2023), 《코딩 뇌를 깨우는 파이썬》(한빛미디어, 2023), 《트랜스포머를 활용한 자연어 처리》(한빛미디어, 2022), 《케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판》(길벗, 2022), 《개발자를 위한 머신러닝&딥러닝》(한빛미디어, 2022), 《XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅》(한빛미디어, 2022), 《구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js》(길벗, 2022), 《파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 개정2판》(한빛미디어, 2022), 《머신러닝 교과서 3판》(길벗, 2021)을 포함하여 수십 권의 책을 우리말로 옮겼다.

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출판사 리뷰

대규모 언어 모델(LLM)이 인류의 소통 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력은 AI 기술의 새 지평을 열었을 뿐 아니라, 산업 전반에 혁신의 바람을 불러일으키고 있습니다. 이 책은 시각적 접근법으로 복잡한 LLM의 세계를 명쾌하게 안내합니다. 딥러닝 이전 단순한 단어 표현 방식부터 최신 트랜스포머 아키텍처까지, LLM의 발전 과정을 한눈에 파악할 수 있습니다. 독자는 LLM의 내부 작동 원리를 이해하고, 그 구조와 훈련 방법, 다양한 미세 튜닝 기법을 직접 탐험하게 됩니다. 실용적인 응용에 중점을 둔 이 책은 텍스트 분류, 클러스터링, 토픽 모델링부터 챗봇과 검색 엔진 구축까지 다양한 LLM 응용 사례를 상세히 다룹니다. 직관적인 설명과 시각적 도해, 실전 코드가 조화롭게 어우러져 독자가 쉽게 이해할 수 있습니다. AI와 언어 모델에 첫 발을 내딛는 입문자부터 더 깊은 이해를 추구하는 전문가까지, 흥미진진한 LLM의 세계로 여러분을 초대합니다. 이 책과 함께라면 누구나 LLM의 무한한 가능성을 직접 경험할 수 있을 것입니다. ●	텍스트 생성과 표현에 뛰어난 트랜스포머 언어 모델의 구조 ●	텍스트 문서를 그룹화하고 주제를 파악하는 고급 LLM 파이프라인 ●	밀집 검색과 재순위 결정 같은 방법으로 키워드 검색을 넘어서는 의미 검색 엔진 구축 ●	프롬프트 엔지니어링부터 검색 증강 생성까지 생성 모델 활용법 ●	미세 튜닝, 생성적 사전 학습, 문맥 학습 같은 기술로 특정 용도에 맞게 LLM을 훈련하고 최적화하는 방법 이 책의 구성 1부: 언어 모델 이해하기 ●	소규모 및 대규모 언어 모델의 내부 동작 원리 ●	언어 모델의 두 가지 핵심 요소: 토큰화와 임베딩 ●	그림으로 살펴보는 트랜스포머의 모델 구조 2부: 사전 훈련된 언어 모델 사용하기 ●	지도 학습 분류 ●	텍스트 클러스터링과 토픽 모델링 ●	임베딩 모델 활용한 시맨틱 검색 ●	텍스트 생성 모델 ●	비전 도메인에 언어 모델 사용하는 방법 3부: 언어 모델 훈련 및 미세 튜닝 ●	임베딩 모델을 만들고 미세 튜닝하는 방법 ●	분류를 위해 BERT를 미세 튜닝하는 방법 ●	생성 모델을 미세 튜닝하는 방법 대상 독자 ●	챗GPT 같은 AI 서비스가 어떻게 작동하는지 궁금하신 분 ●	NLP 프로젝트를 시작하려는 학생 및 개발자 ●	AI를 활용한 비즈니스 모델을 고민하는 실무자

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